시계열 데이터의 범용 분류기 학습을 위한 언어 모델 기반 크로스 도메인 사전 학습

본 연구는 다양한 도메인의 시계열 데이터를 활용하여 범용적인 시계열 데이터 분류기를 학습하는 새로운 자기지도 학습 프레임워크 CrossTimeNet을 제안한다. CrossTimeNet은 시계열 데이터를 이산적인 토큰으로 변환하고, 언어 모델을 활용하여 다양한 도메인의 시계열 데이터에서 일반화된 특징을 학습한다.